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Construa Seu Primeiro Servidor MCP em C#: Um Guia Completo para IA Agentiva
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Construa Seu Primeiro Servidor MCP em C#: Um Guia Completo para IA Agentiva

Dev.to - MCP·25 de março de 2026

Construa Seu Primeiro Servidor MCP em C#: Um Guia Completo para IA Agentic

Domine o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) com .NET e Azure OpenAI

O Que Você Vai Construir

Ao final deste tutorial, você terá um servidor MCP totalmente funcional que:

  • Expõe lógica de negócios personalizada como ferramentas chamáveis por IA
  • Integra-se perfeitamente com Azure OpenAI
  • Gerencia autenticação e autorização
  • Suporta operações de longa duração

Pré-requisitos

  • SDK .NET 9.0 ou posterior
  • Assinatura do Azure com acesso ao OpenAI
  • Compreensão básica de C# e ASP.NET Core
  • Familiaridade com conceitos de IA (útil, mas não obrigatório)

Parte 1: Entendendo o MCP

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está se tornando o "USB-C para IA" - uma maneira padronizada para agentes de IA se comunicarem com ferramentas e serviços externos. Pense nisso como um adaptador universal que permite que assistentes de IA interajam com sua lógica de negócios.

Por Que o MCP É Importante para Desenvolvedores .NET

  1. Padronização: Um protocolo para todas as integrações de IA
  2. Flexibilidade: Troque provedores de IA sem mudar suas ferramentas
  3. Pronto para Empresas: Autenticação e segurança integradas
  4. Suporte de Primeira Classe para .NET: SDK oficial da Microsoft

Parte 2: Configuração do Projeto

Passo 1: Criar o Projeto

# Crie uma nova API Web ASP.NET Core
dotnet new web -n WeatherMcpServer
cd WeatherMcpServer

# Adicione pacotes necessários
dotnet add package ModelContextProtocol.AspNetCore --version 1.0.0
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --version 2.0.0
dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets

Passo 2: Configurar Segredos do Usuário

dotnet user-secrets init
dotnet user-secrets set "AzureOpenAI:Endpoint" "https://your-resource.openai.azure.com/"
dotnet user-secrets set "AzureOpenAI:ApiKey" "your-api-key"
dotnet user-secrets set "AzureOpenAI:DeploymentName" "gpt-4"

Parte 3: Construindo o Servidor MCP

Passo 3: Criar o Serviço de Clima

Crie Services/WeatherService.cs:

using System.Text.Json.Serialization;

namespace WeatherMcpServer.Services;

public record WeatherData
{
    [JsonPropertyName("location")]
    public string Location { get; init; } = string.Empty;

    [JsonPropertyName("temperature")]
    public double Temperature { get; init; }
}

public class WeatherService
{
    public Task<WeatherData> GetWeatherAsync(string location)
    {
        var weather = new WeatherData
        {
            Location = location,
            Temperature = 25.0
        };
        return Task.FromResult(weather);
    }
}

Passo 4: Criar Ferramentas MCP

Crie Tools/WeatherTools.cs:

using ModelContextProtocol.Server;
using WeatherMcpServer.Services;

namespace WeatherMcpServer.Tools;

[McpServerToolType]
public class WeatherTools
{
    private readonly WeatherService _weatherService;

    public WeatherTools(WeatherService weatherService)
    {
        _weatherService = weatherService;
    }

    [McpServerTool(
        Title = "Obter Clima Atual",
        Description = "Obtenha as condições climáticas atuais para uma localização específica")]
    public async Task<WeatherData> GetCurrentWeather(
        [McpServerToolParameter(Description = "Nome da cidade ou localização")]
        string location)
    {
        return await _weatherService.GetWeatherAsync(location);
    }
}
Contexto Triplo Up

O artigo fornece um guia prático para desenvolvedores brasileiros que desejam implementar o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) em suas aplicações. Isso pode facilitar a integração de IA em serviços e melhorar a eficiência operacional das empresas.

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